Bazı normal olmayan dağılımlar için istatistiksel sonuç çıkarımı
Statistical inference for some non-normal distributions
- Tez No: 676075
- Danışmanlar: PROF. DR. BİRDAL ŞENOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 134
Özet
Bu tez çalışmasında Kumaraswamy Normal (KwNormal) ve Kumaraswamy Weibull (KwWeibull) dağılımlarının parametre tahminleri ele alınmıştır. KwNormal dağılımının bilinmeyen parametrelerini tahmin etmek için En Çok Olabilirlik (Maximum Likelihood-ML), Uyarlanmış En Çok Olabilirlik (Modified Maximum Likelihood-MML), En Küçük Kareler (Least Square-LS), Ağırlıklı En Küçük Kareler (Weighted Least Square-WLS), Cramer-von Mises (CM) ve Anderson Darling (AD) yöntemleri kullanılmıştır. KwWeibull dağılımının bilinmeyen parametrelerini tahmin etmek için ML, LS, WLS, CM ve AD yöntemleri kullanılmıştır. Bu tahmin edicilerin etkinlikleri Monte Carlo simülasyon çalışması yardımıyla karşılaştırılmıştır. Monte-Carlo simulasyon çalışmasının sonuçları, KwNormal dağılımı için ML, MML, AD tahmin edicilerinin performanslarının LS, WLS, CM tahmin edicilerinden daha iyi olduğunu göstermiştir. KwWeibull dağılımı için ML, AD tahmin edicilerinin performanslarının LS, WLS, CM tahmin edicilerinden daha iyi olduğunu görülmüştür. Çalışmanın sonunda, KwNormal ve KwWeibull dağılımları kullanılarak literatürde yer alan gerçek hayat verilerinin modellemesi yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, parameter estimattors of Kumaraswamy Normal (KwNormal) and Kumaraswamy Weibull (KwWeibull) distributions are considered. Maximum Likelihood (ML), Modified Maximum Likelihood (MML), Least Squares (LS), Weighted Least Squares (WLS), Cramer- The von Mises (CM) and Anderson Darling (AD) estimators of the unknown parameters of KwNormal are obtained. ML, LS, WLS, CM and AD estimators of the unknown parameters of KwWeibull are obtained. A Monte Carlo simulation study is conducted to compare the efficiencies of these estimators. The results of the Monte-Carlo simulation study demonstrate that ML, MML and AD estimators of the parameters of the KwNormal distribution are more efficient than the corresponding LS, WLS and CM estimators. ML and AD estimators of the parameters of the KwWeibull distribution are more efficient than the corresponding LS, WLS and CM estimators. At the end of the study, KwNormal and KwWeibull distributions are used to model the real life data set taken from the literature.
Benzer Tezler
- Anova modellerinde çarpık dağılımlar kullanılarak dayanıklı istatistiksel sonuç çıkarımı ve uygulamaları
Robust statistical inference in Anova models using skew distributions and aplications
NURİ ÇELİK
Doktora
Türkçe
2012
İstatistikAnkara Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİRDAL ŞENOĞLU
PROF. DR. OLCAY ARSLAN
- Genelleştirilmiş lineer modellerde model seçimi üzerine alternatif bir yaklaşım
An alternative approach on model selection in generalized linear models
ÖZLEM KORUCU
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Matematikİstanbul ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KADRİ ULAŞ AKAY
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Comparison of tabular data generation algorithms using gans
Sentetik tablo verisi üretmek için gan modellerinin karşılaştırılması
MURAT ŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolİZMİR BAKIRÇAY ÜNİVERSİTESİBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADİL ALPKOÇAK
- Statistical inference from complete and incomplete data
Tam ve eksik verilerden istatistiksel sonuç çıkarsama
OYA CAN MUTAN